性别与急性心肌梗死患者院前延迟的关系：2006-2020年国家医院门诊医疗护理调查的横断面分析 - 心脑血管

摘要

背景：急性心肌梗死(AMI)的院前延迟仍然是影响及时治疗的重要因素。已有研究报道了不同性别的延迟差异，但各研究结果并不一致。使用全国代表性数据了解这些模式对临床和公共卫生规划至关重要。

目的：本研究旨在评估性别与延迟就诊之间的关联，通过急诊科到达时的分诊紧急程度来近似表示延迟就诊，使用全国代表性的急诊科数据对AMI患者进行分析。

方法：使用2006年至2020年国家医院门诊医疗护理调查(NHAMCS)进行了横断面研究。研究包括1,229次成人就诊，代表6,344,820次加权急诊科就诊。院前延迟通过分诊紧急程度来定义。使用调查加权逻辑回归评估性别与延迟之间的关联，调整了年龄类别、种族和民族以及保险类型。

结果：与男性相比，女性患者的延迟就诊几率较低，校正后的比值比为0.69，95%置信区间(CI)为0.51至0.93，p = 0.016。保险类型与延迟相关，私人保险患者(校正后比值比0.52，95% CI 0.32至0.85，p = 0.009)和其他保险(校正后比值比0.42，95% CI 0.26至0.69，p < 0.001)的延迟几率较低。年龄和种族与延迟无显著相关性。

结论：院前延迟因性别和保险状况而异。这些发现支持继续努力改善及时就诊并解决医疗障碍。

引言

心血管疾病是全球发病率和死亡率的主要原因，急性心肌梗死(AMI)仍然是不良健康结局、医疗资源利用和过早死亡的重要贡献因素[1, 2]。由于AMI的病因具有时间依赖性，其管理至关重要：如果在症状发作后数小时内不进行治疗，心肌缺血会迅速发展为不可逆损伤；因此，治疗时机影响预后，治疗和认识必须及时[3, 4]。如果患者按时到达医院，他们将接受快速再灌注评估，包括经皮冠状动脉介入治疗或溶栓治疗，从而减少梗死面积，维持正常心室功能，并改善整体结局[5]。因此，必须尽量减少与AMI治疗相关的延迟，以改善AMI患者的结局[6]。

AMI症状开始到到达医院之间的时间被认为是院前延迟，这是个体因AMI经历缺血的最长时间[7, 8]。已知较长的院前延迟时间直接与不良结局风险增加相关，包括死亡率增加、梗死导致的心肌损伤加重、梗死后心脏机械并发症风险增加以及及时再灌注治疗效果降低[9, 10]。由于从AMI症状发作开始寻求医疗护理的延迟已被证明与治疗效果和生存率高度相关，因此改善院前延迟期将是许多心血管护理、质量改进和公共卫生计划的主要目标，这些计划与改善AMI结局相关[11, 12]。

在AMI患者中，持久的临床显著的性别差异已在表现模式和治疗寻求行为中被报道。女性患者占受影响人口的相当比例，她们往往在症状发作后比男性患者更晚到医院就诊[13,14]。此外，女性倾向于报告较少的经典或易于识别的AMI症状（胸痛），而是报告其他症状，如呼吸困难、疲劳、恶心或呕吐、背痛或一般不适和虚弱[15,16]。这些差异可能由生物差异、社会文化影响、对症状作为AMI的误解以及可能有偏见的医疗系统共同导致，这些因素可能导致诊断延迟和从诊断到接受基于证据的治疗的时间减少[17, 18]。

AMI患者的院前延迟性别差异已被先前研究调查过，但其发现因研究或人群而异[19]。大多数先前发表的分析报告了小样本量，在一个中心或地区进行，且未完全调整AMI伴随的所有症状，导致不确定性[20]。本研究使用了国家医院门诊医疗护理调查(NHAMCS)作为美国急诊科就诊的全国代表性数据集，允许在不同医疗环境中检查临床和人口统计模式[19]。其广泛覆盖和标准化数据收集为评估AMI患者院前延迟差异提供了合适框架。该数据集能够在考虑关键患者特征的同时评估基于性别的模式，为就诊变异提供国家视角[20]。

目前，对性别如何在考虑人口统计因素后影响院前延迟的理解有限。改善识别的及时性并减少AMI中的不平等需要对这种关系有更清晰的理解。本研究旨在评估性别与研究定义的院前延迟测量指标之间的关联，该测量指标通过就诊时的分诊紧急程度近似表示，使用全国代表性的NHAMCS数据对AMI患者进行分析，同时调整关键人口统计特征。

材料与方法

研究设计和数据来源

本研究采用横断面设计，使用2006年至2020年的NHAMCS急诊科文件[21]。NHAMCS是美国国家卫生统计中心进行的对非联邦、一般和短期住院医院就诊的全国代表性调查。该调查采用多阶段概率抽样设计，包括分层、聚类和加权，以生成急诊科使用情况的全国代表性估计。所有可用年份的数据被合并为一个数据集，变量名称在各年份间标准化，以确保编码和解释的一致性。

研究人群

研究人群包括AMI诊断的急诊科就诊。病例通过主要诊断字段（DIAG1）、次要诊断字段（DIAG2）和第三诊断字段（DIAG3）识别，基于NHAMCS数据库中记录的每次急诊科就诊的国际疾病分类（ICD）代码[21]。AMI通过NHAMCS诊断字段中记录的国际疾病分类（ICD）诊断代码识别。对于2016年之前的调查年份，病例通过ICD第九修订版临床修改（ICD-9-CM）代码410和所有相关子类别（410.x）识别，而对于2016年及以后，病例通过ICD第十修订版临床修改（ICD-10-CM）代码I21和所有相关子类别（I21.x）识别[22]。符号".x"表示包括AMI代码组内的所有诊断子类别。这些代码已在行政健康数据库中广泛使用并验证用于AMI的识别[22]。在识别合格就诊后，共有1,280个观察值符合病例定义。排除了结果变量中缺失值的观察值，导致50个病例被排除。数据集进一步限制为18岁及以上的成人，排除了一个额外的观察值。最终分析样本包括1,229个未加权观察值，代表约6,344,820次加权急诊科就诊。在NHAMCS中，分析单位是就诊而非个人，抽样权重设计用于生成就诊量的全国代表性估计。本研究中观察到的加权人口反映了应用纳入标准和调查设计规范（包括分层和聚类）后对AMI就诊的全国估计。

变量和测量

主要暴露变量是性别，基于NHAMCS性别变量分为男性或女性。主要结果是院前延迟的代理测量指标，通过分诊紧急程度近似表示。NHAMCS中没有症状发作到医院到达时间的直接信息。因此，分诊紧急程度被用作替代测量指标，以区分急诊科到达时临床紧急程度较高与较低的就诊。分诊变量在调查年份间通过可用字段进行了协调，包括IMMED（患者应被查看的紧急程度）、IMMEDR（患者应被查看的紧急程度（未插补））和IMMEDF（患者应被查看的紧急程度（格式化））。这些变量表示患者就诊时病情的紧急程度，并对应于NHAMCS中的标准化五级分诊类别。在各调查年份中，这些字段捕获患者是否需要立即、紧急、紧急、半紧急或非紧急护理。院前延迟被操作化为二元变量，其中早期就诊定义为分诊级别1或2，延迟就诊定义为分诊级别3、4或5。分诊紧急程度反映了就诊时的临床严重程度，并已在急诊科环境中使用标准化五级分诊系统验证为患者严重程度的可靠测量指标[23]。

协变量包括分为三组的年龄（小于45岁、45至64岁和65岁及以上）、分为非西班牙裔白人、非西班牙裔黑人、西班牙裔和其他组的种族和民族，以及分为Medicaid、私人保险或其他的保险类型。到达模式最初使用可用的救护车相关字段作为潜在变量提取。然而，由于缺失率高达71.14%且各调查年份间不一致，该变量被排除在最终分析模型之外，被视为研究的局限性。

缺失数据

对分析中包含的所有变量评估了缺失数据。结果变量有3.91%的缺失值，通过完整病例分析排除。在调查加权分析中排除了具有缺失权重的观察值，但在未加权分析中保留。最终模型中包含的其他变量在重新编码和协调后没有缺失。对所有回归模型应用完整病例分析以确保估计的一致性。

统计分析

计算描述性统计以总结研究人群的特征。使用调查调整的t检验对连续变量和调查调整的卡方检验对分类变量进行基于结果变量的组间比较。使用调查加权逻辑回归模型评估性别与院前延迟之间的关联，以考虑NHAMCS的复杂抽样设计。多变量模型包括性别作为主要自变量，并针对年龄类别、种族和民族以及保险类型进行调整。使用NHAMCS提供的患者就诊权重变量（患者就诊权重（PATWT））进行调查加权分析，该变量生成急诊科就诊的全国代表性估计。选择此权重是因为它在各调查年份间一致可用且适用于就诊级别分析。使用数据集提供的层和主要抽样单位变量指定调查设计。统计显著性定义为双侧α水平0.05。所有分析均使用Stata 18（StataCorp LLC，College Station，TX，USA）[24]进行。

伦理考虑

本研究使用了NHAMCS的公开可用、去标识化数据。该数据集不包含直接患者标识符，所有信息在发布前均已匿名化。因此，根据使用公开可用数据的研究标准指南，本研究免于机构审查委员会批准。

结果

表1显示了按性别分层的研究人群基线特征。

研究结果显示男性和女性之间的年龄分布存在差异。在男性中，200,283人（7.8%）年龄小于45岁，785,621人（30.6%）年龄在45至64岁之间，1,585,032人（61.7%）年龄在65岁及以上。在女性中，453,544人（12.0%）年龄小于45岁，1,597,760人（42.3%）年龄在45至64岁之间，1,722,580人（45.6%）年龄在65岁及以上。年龄类别的分布因性别而显著不同（p = 0.001）。在种族和民族方面，男性中有1,835,604人（71.4%）和女性中有2,787,168人（73.9%）为非西班牙裔白人。非西班牙裔黑人占男性的392,597人（15.3%）和女性的487,953人（12.9%）。西班牙裔占男性的297,631人（11.6%）和女性的289,433人（7.7%），而其他种族占男性的45,104人（1.8%）和女性的209,329人（5.5%）。这些差异在统计学上不显著（p = 0.057）。在保险类型方面，男性中有445,467人（17.3%）和女性中有596,411人（15.8%）有Medicaid保险。私人保险在女性中更为普遍，占1,775,987人（47.1%），而在男性中占1,085,809人（42.2%）。其他保险类型在男性中报告为1,039,660人（40.4%），在女性中为1,401,485人（37.1%）。保险类型的分布因性别而无显著差异（p = 0.416）。图2展示了按性别分层的延迟就诊患者比例。

结果显示男性中延迟就诊的比例高于女性。约0.40的男性经历了延迟就诊，而女性中的比例约为0.31。这一模式与表1中观察到的描述性分析分布一致。表2显示了性别与院前延迟之间的关联。

结果显示，与男性患者相比，女性患者的延迟就诊几率较低，校正后的比值比为0.69（95% CI 0.51至0.93，p = 0.016）。年龄类别与延迟就诊无显著相关性。与年龄小于45岁的患者相比，45至64岁患者的校正后比值比为1.03（95% CI 0.60至1.78，p = 0.907），65岁及以上患者的校正后比值比为1.29（95% CI 0.72至2.30，p = 0.396）。种族和民族也与延迟就诊无显著相关性。与非西班牙裔白人患者相比，非西班牙裔黑人患者的校正后比值比为0.85（95% CI 0.54至1.36，p = 0.503），西班牙裔患者的校正后比值比为1.19（95% CI 0.67至2.12，p = 0.547），被归类为其他种族的患者的校正后比值比为0.88（95% CI 0.33至2.31，p = 0.790）。保险类型与延迟就诊显示出显著关联。与Medicaid保险患者相比，私人保险患者的延迟就诊几率较低，校正后比值比为0.52（95% CI 0.32至0.85，p = 0.009）。同样，具有其他类型保险的患者延迟就诊的几率较低，校正后比值比为0.42（95% CI 0.26至0.69，p < 0.001）。

讨论

在本研究中，使用全国代表性的急诊科就诊数据，研究了AMI患者中性别与院前延迟之间的关联。研究结果表明，在调整年龄、种族、民族和保险类型后，与男性患者相比，女性患者在急诊科到达时基于分诊紧急程度的研究定义延迟就诊几率较低。在描述性分析中，男性中延迟就诊的比例较高，这种差异在调整后的模型中仍具有统计学意义。年龄类别和种族与延迟无显著相关性，而保险状况显示出显著关系，与Medicaid保险患者相比，私人保险和其他保险患者延迟几率较低。这些发现与先前显示院前延迟存在性别差异的研究一致，尽管这些差异的方向和幅度在不同环境中有所不同[4,5]。早期研究通常报告女性延迟时间更长，部分归因于症状感知和医疗寻求行为的差异[6,7]。然而，最近的分析表明，这些模式并不一致，可能反映了随着时间推移，认识、获得护理和医疗交付方面的变化[17]。本研究中观察到的女性患者延迟几率较低可能反映了女性对心肌梗死症状认识的提高或医疗利用模式的差异。

临床指南强调早期识别和及时治疗AMI对改善结局的重要性。美国心脏病学会和美国心脏协会（ACCF/AHA）指南推荐快速识别和及时再灌注治疗，强调就诊延迟与更差的临床结局相关[1]。同样，欧洲心脏病学会（ESC）指南强调通过早期患者就诊和高效护理路径来最小化总缺血时间[2]。临床研究的证据表明，治疗时间越短，生存率越高，并发症越少[3]。本研究的发现通过显示就诊延迟仍然普遍且在不同患者群体中有所不同，与这些建议一致。观察到的保险类型与延迟之间的关联可能反映了医疗资源获取或健康寻求行为的差异，这可能影响就诊的及时性。

可能导致观察到的性别延迟差异的几个因素。症状识别和解释的差异已被广泛报道，女性更可能经历非典型症状，这可能影响寻求护理的决定[9,10,11]。症状感知严重程度、社会角色和先前医疗经验的差异也可能影响就诊时间[8,12]。已提出疾病表现和进展的生物差异，尽管这些因素影响延迟的程度仍不确定[14]。医疗系统因素，包括急诊服务的获取和与医疗提供者的先前互动，可能进一步导致就诊模式的差异[18]。本研究中观察到的保险状况与延迟之间的关联可能反映了与成本、获取或护理连续性相关的障碍，这些可能影响寻求及时医疗的决定。

研究的优势和局限性

本研究有若干优势和局限性。使用大型全国代表性数据集允许对AMI急诊科就诊进行可推广的估计。应用调查权重和调整复杂抽样设计增强了研究结果的有效性。然而，数据的横断面性质限制了评估时间关系的能力。最重要的是，研究结果是从分诊紧急程度得出的，不直接测量症状发作到医院到达之间的时间间隔。因此，可能存在结果误分类，研究结果应解释为与院前延迟的代理测量指标的关联，而非患者延迟行为的直接测量。研究还依赖于行政和调查数据，可能包含测量误差和有限的临床细节。由于不可用变量（如症状特征、梗死亚型、社会经济因素和交通方式）可能导致残余混杂。未来研究应侧重于纳入更详细的临床变量并探索纵向数据，以更好地理解影响院前延迟的因素。